package main.leetcode.primary.from101to200;

import java.util.HashMap;

/**
 * 146.LRU缓存机制
 *
 * <p>运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
 *
 * <p>获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。 写入数据 put(key, value) -
 * 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 *
 * <p>进阶: 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 *
 * <p>来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */
public class ex146 {
    private HashMap<Integer, ListNode> cache;
    private DoublyLinkList timer;
    private int capacity;

    public ex146(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        cache = new HashMap<>(capacity);
        timer = new DoublyLinkList();
    }

    public static void main(String[] args) {
        ex146 cache = new ex146(2 /* 缓存容量 */);

        //        cache.put(1, 1);
        //        cache.put(2, 2);
        //        System.out.println(cache.get(1)); // 返回  1
        //        cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
        //        System.out.println(cache.get(2)); // 返回 -1 (未找到)
        //        cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
        //        System.out.println(cache.get(1)); // 返回 -1 (未找到)
        //        System.out.println(cache.get(3)); // 返回  3
        //        System.out.println(cache.get(4)); // 返回  4

        cache.put(2, 1);
        cache.put(2, 2);
        System.out.println(cache.get(2)); // 返回  2
        cache.put(1, 1);
        cache.put(4, 1); // 该操作会使得密钥 1 作废
        System.out.println(cache.get(2)); // 返回 -1 (未找到)
    }

    public int get(int key) {
        if (cache.size() == 0 || !cache.containsKey(key)) return -1;
        ListNode node = cache.get(key);
        timer.remove(node);
        timer.add(node);
        return node.val;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (capacity == 0) return;
        ListNode node = cache.get(key);
        if (node != null) {
            timer.remove(node);
            node.val = value;
        } else {
            node = new ListNode(key, value);
            if (cache.size() == capacity) {
                int deadNodeKey = timer.remove();
                cache.remove(deadNodeKey);
            }
        }
        timer.add(node);
        cache.put(key, node);
    }

    class ListNode {
        int key;
        int val;
        ListNode pre;
        ListNode next;

        public ListNode(int key, int val) {
            this.key = key;
            this.val = val;
        }
    }

    class DoublyLinkList {
        ListNode head;
        ListNode tail;

        DoublyLinkList() {
            head = new ListNode(-1, -1);
            tail = new ListNode(-1, -1);
            head.next = tail;
            tail.pre = head;
        }

        void add(ListNode node) {
            ListNode next = head.next;
            head.next = node;
            node.pre = head;
            node.next = next;
            next.pre = node;
        }

        void remove(ListNode node) {
            ListNode pre = node.pre;
            ListNode next = node.next;
            pre.next = next;
            next.pre = pre;
        }

        int remove() {
            int key = tail.pre.key;
            ListNode pre = tail.pre.pre;
            pre.next = tail;
            tail.pre = pre;
            return key;
        }
    }
}
/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such: LRUCache obj = new
 * LRUCache(capacity); int param_1 = obj.get(key); obj.put(key,value);
 */
